基于DAVINCI平臺的運動物體捕捉系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用，然而，在傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測與跟蹤算法中，研究人員往往更注重算法的有效性，而弱化了對算法實時性的考慮，這使得算法在工程中實現(xiàn)時依賴于造價高昂的處理設(shè)備，最終整個導(dǎo)致系統(tǒng)成本昂貴。為了解決上述問題，本文從算法研究和代碼優(yōu)化兩個方面入手，構(gòu)造了一種能在性價比較高的DAVINCI平臺上實現(xiàn)的運動物體捕捉系統(tǒng)。
　　 首先，本文研究了一種實時性高、可移植性強的運動目標(biāo)跟蹤算

2、法。具體來說，本文利用Surendra算法為視頻圖像生成實時背景，再利用背景差分提取運動目標(biāo)，最終利用游程連通性算法鎖定和跟蹤運動目標(biāo)。在算法構(gòu)造過程中，本文結(jié)合大量仿真，分析了重要參數(shù)對目標(biāo)捕捉算法性能的影響。比如:背景生成算法中的迭代因子對背景更新速度的影響，閥值選取對圖像二值化效果的影響，以及最大迭代次數(shù)對算法實時性影響等。
　　 其次，本文將研究的算法移植到通用性強、性價比高的DAVINCI平臺上去，并根據(jù)算法特點和平臺

3、特性對代碼進(jìn)行了優(yōu)化，得到了一種具有較好實時性的、易于工程實現(xiàn)的運動物體捕捉系統(tǒng)。具體來說，針對代碼中循環(huán)體時間開銷大而圖像處理中循環(huán)體結(jié)構(gòu)多的特點，本文采用了循環(huán)展開來減少代碼運行時間;針對DAVINCI平臺定點運算效率高而運動目標(biāo)檢測算法對數(shù)據(jù)精度要求不高的實際情況，本文利用數(shù)據(jù)Q格式將浮點運算轉(zhuǎn)換為定點運算，從而使得代碼實時性得到增強。
　　 最終的測試結(jié)果表明，本文提出的方法能很好的實現(xiàn)對運動物體的捕捉，其有效性和實時性